大数据项目中的反爬随堂笔记

Azkaban大数据项目原理详解：本资源详细解析了Azkaban大数据项目，涵盖了工作流调度系统的重要性、常见工作流调度系统、Azkaban与Oozie的比较以及Azkaban集群模式安装方法。在数据分析系统中，工作流调度系统是管理复杂任务单元的关键，例如Shell脚本程序、Java程序和MapReduce任务等。Azkaban作为一种轻量级的任务调度系统，相比于Oozie更易于配置和使用。

ZSmart国内主要大数据项目简介 | 序号 | 项目名称 | 项目介绍 | 项目收益 ||------|-------------------------------|-------------------------

本指南从Spark基础概念出发，讲解其部署模式和搭建步骤，深入探讨RDD计算模型、创建和操作方法，并涉及分布式计算和机器学习等应用，帮助你实战运用Spark。

实战演练：三大数据项目深入解析 项目一：大数据平台基础 本项目将带您深入了解大数据平台的核心概念和技术架构，为后续项目学习奠定基础。 项目二：驴妈妈大数据平台 我们将以驴妈妈大数据平台为例，解析其数据处理流程、架构设计和应用场景，展示大数据在旅游行业的实际应用。 项目三：电商离线数据分析平台 通过某团购网案例，我们将探讨电商领域如何利用离线数据分析平台进行用户行为分析、商品推荐和销售预测等，挖掘数据价值。 学习资料 项目相关视频讲解 完整项目源代码 项目文档和参考资料 相关软件工具 通过这三个项目的学习，您将获得实践经验，并提升大数据分析能力。

在当今信息化社会，数据已成为企业决策的重要依据，汽车行业亦如此。本项目以大数据技术Hadoop和Hive，结合JavaWeb开发，构建完整的汽车销售数据分析系统。Hadoop作为分布式计算框架，处理汽车销售原始日志数据，利用其高容错和可用存储特性。Hive作为数据仓库工具，通过SQL查询和分析大规模数据集。JavaWeb负责展示数据，实现各类图表的动态展示和用户友好的交互界面，提升数据理解和用户体验。

本节内容将围绕大数据项目之Spark实时数据采集进行详细的知识点总结。离线计算是指通过批处理的方式计算已知的所有输入数据，数据在计算前已经全部就位，不会发生变化，数据量大且保存时间长，在大量数据上进行复杂的批量运算。实时计算是指通过流处理方式计算当日的数据，例如使用Spark Streaming等技术。实时计算需要通过代码，往往需要对接多种数据容器完成，相对开发较为复杂。

Python网络数据抓取及反爬技术应对主要学习爬虫的反爬及其解决方法。1.了解服务器反爬的原因；2.了解常见的反爬机制；3.了解反爬领域的基本概念；4.了解反爬的策略；5.了解基于身份识别的反爬方法；6.了解基于爬虫行为的反爬方法；7.了解数据加密的反爬技术。1.了解验证码的相关知识；2.掌握图片识别引擎的使用；3.了解常见的验证码平台；4.掌握处理验证码的方法。1.了解隐身窗口的作用；2.学习在Chrome中使用网络面板；3.学习查找登录接口的方法。1.通过Chrome开发者工具观察元素绑定事件来识别JavaScript；2.通过搜索文件中的关键字来定位JavaScript；3.通过添加断点

在IntelliJ IDEA中运行去哪儿网的景点大数据代码时，可参考以下技术步骤，以确保项目的顺利执行： 1. 大数据处理框架 使用Hadoop、Spark或Flink等大数据框架，这些框架能够高效处理PB级别的数据，非常适合对旅游数据进行深入分析。 2. 数据存储 数据可能存储在HDFS或NoSQL数据库（如HBase、Cassandra）中，以支持并发读写。 3. 数据处理 采用MapReduce、Spark SQL或DataFrame等工具进行数据清洗、转换和聚合，提取有效信息。 4. IntelliJ IDEA配置 在IDEA中执行大数据代码时，可通过Big Data Tools或Sc

向项目中添加约束：ALTER TABLE project ADD CONSTRAINT pk_pno PRIMARY KEY (项目编号)，ADD CONSTRAINT pk_pm FOREIGN KEY (项目负责人) REFERENCES employee (员工编号)，ADD CONSTRAINT ck_pl CHECK (项目难度级别 >= 1 AND 项目难度级别 ...)。